，运里假设信道估计矩阵为H E CWTXwt，可由下式表示：
[0025] 其中^，心~。表示基站端水平维第N化根垂直维第Ntv根发射天线到第Nr根接收天线 之间的时域信道特性，Nth为基站端天线阵列的水平维天线数Ntv为基站端天线阵列的垂直 维天线数，基站端总的天线数为Nth*Ntv。
[0026] 将3D信道模型分为水平维和垂直维可W得到水平维和垂直维的子信道为：
[0028] 根据W上的信道估计矩阵可W利用码本选择算法进行预编码矩阵选择，并将预编 码矩阵指示符(PMI)通过上行链路反馈回基站，W便基站根据预编码矩阵指示符进行预编 码矩阵选择。同时接收端也会将信道估计矩阵H和预编码矩阵W反馈给解预编码模块进行处 理，然后完成解层映射得到数据^、最后经过解调还原出码字流q。其中采用的信道模型为 3D WIN肥R 2模型，接收端天线个数为2,层数为1的情况，且信道估计为完美信道估计，信道 均衡算法采用MMSE算法，即最小均方误差算法，PMI反馈为完美反馈，即无时延、无误差反 馈。
[0029] (2)本发明采用的离线生成用于3D MIMO的旋转DFT码本的已有公知方法是：
[0030] 首先根据基站端天线阵列的水平维的天线个数生成相应的满秩旋转DFT码本集 合。记水平维码本集合为：Qi={wW，. . .，W(w>}，其中'。码 本向量的生成公式为：
[0032] 其中m=〇, I,,Nth-I ;n = 0,1,,Nth-I ;g = 0,1,…，G-1 ;Nth为基站端水平维的天 线个数，G为旋转DFT码本的个数，为水平维码本集合Q I中的第g个满秩旋转DFT矩阵。
[0033] 然后根据基站端天线阵列的垂直维的天线个数生成相应的满秩旋转DFT码本集 合。记垂直维码本集合：Q2={wW，. . .，其中。码 本向量的生成公式为：
[0035] 其中m=0,1,,Ntv-I，n = 0,1,,Ntv-I，g = 0,1,,G-I ,Ntv为基站端垂直维的天 线个数，G为旋转DFT码本的个数，为垂直维码本集合Q 2中的第g个满秩旋转DFT矩阵。
[0036] 旋转DFT码本是DFT码本的改进，同时具有DFT码本的特性和自己独有的特性。首先 旋转DFT码本继承了DFT码本适用于强相关信道的特性，因此可W应用到大规模MIMO场景。 不仅如此，旋转DFT码本还具有自己的特性，运是本发明提出的降低捜索复杂度的捜索方式 的基础。旋转DFT码本的每个矩阵都是有关系的，每个矩阵的相同列向量之间的距离很小。 运种特性使我们在找出一个矩阵的最优列之后只要在所有矩阵的同一列码本向量之间捜 索最终的最优预编码向量即可。
[0037] (3)用户端最优码本捜索的原理：
[0038] 当两个码本向量的弦距离很近时，与信道的匹配性能也非常接近。在运些性能相 近的预编码向量中选择最优预编码可W降低捜索的次数。设向量X，Y的弦距离为：
[0040]本发明方法的显著进步是：
[0041 ] (1)本发明是针对3D MIMO的旋转DFT码本设计的码本选取方案。该旋转DFT码本改 进了DFT码本数量有限、量化精度不足的缺点，提升了码本对信道的匹配精度，提升了系统 的性能。同时该旋转DFT码本继承了 DFT码本适用于强相关信道的特性，是实现5G有限反馈 预编码的可选码本。
[0042] (2)本发明的仿真结果显示，在保证了一定的系统可靠性的情况下，大大降低了用 户端的筛选的复杂程度，降低了用户端的设计难度，同时保证了系统性能的可靠性。
【附图说明】
[0043] 下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0044] 图1为本发明一种用于3D MIMO的旋转DFT码本的选取方法的流程图；
[0045] 图2为本发明方法采用的大规模MIMO下行链路预编码系统模型的结构示意图；
[0046] 图3为本发明方法所基于的旋转DFT码本的特性分析示意图；
[0047] 图4为本发明方法所基于的旋转DFT码本分组后的特性分析示意图；
[004引图5为S种3D码本使用现有最优遍历捜索方法与旋转DFT码本使用本发明方法的 误码率比较示意图；
[0049] 图6为本发明方法和现有最优遍历捜索方法的捜索复杂度比较示意图；
【具体实施方式】
[0050] 图1所示实施例表明，采用已有公知方法离线生成用于3D MIMO的旋转DFT码本后， 用户端将预存的水平维旋转DFT码本集合和垂直维旋转DFT码本集合分别进行分组^分组 选取出组内的水平维最优码本向量，并得到水平维最终最优码本向量^分组选取出组内的 垂直维最优码本向量，并得到垂直维最终最优码本向量^得到最终的3D MIMO码本向量。
[0051] 图2所示的实施例表明，本发明方法采用的大规模MIMO下行链路预编码系统模型 的结构：
[0052] 基站端发射天线个数为Nt(Nt = Nth*Ntv)，接收端天线个数为Nr,基站端输入的码字 流q经过调制后生成复调制符号d(i)，之后进行层映射，即把调制后的符号映射到层x(i)上 传输，再进行预编码操作，即把层映射之后的复调制符号映射到相应的虚拟天线端口的资 源上的向量块y(i)上，从发射天线上发射出去。其中q为未经过信道编码的伪随机序列，调 制方式采用QPSK，即正交相移键控，层映射的层数为1。预编码方式采用基于码本的预编码。 发送信号经过3D WIN肥R 2信道、加高斯白噪声之后被接收端接收，得到接收数据r(i)，然 后进行信道估计，运里假设信道估计矩阵为H e CWTXwt，可由下式表示：
[0054]将3D信道模型分为水平维和垂直维可W得到水平维和垂直维的子信道为：
[0056] 根据W上信道估计矩阵可W利用码本选择算法进行预编码矩阵选择，并将预编码 矩阵指示符(PMI)通过上行链路反馈回基站，W便基站根据预编码矩阵指示符进行预编码 矩阵选择。同时接收端也会将信道估计矩阵H和预编码矩阵W反馈给解预编码模块进行处 理，然后完成解层映射得到数据了、最后经过解调还原出码字流q。其中采用的信道模型为 3D WIN肥R 2模型，接收端天线个数为2,层数为1的情况，且信道估计为完美信道估计，信道 均衡算法采用MMSE算法，即最小均方误差算法，PMI反馈为完美反馈，即无时延、无误差反 馈。
[0057] 图3所示实施例表明，本发明选取方法所基于的旋转DFT码本的性能分析:根据码 本生成公式可知，本发明所针对的旋转DFT码本是一个具有周期旋转性的码本，每个矩阵都 是经过不同的旋转得到的。如图3所示，图3的（a)、（b)分别表示第一个矩阵的第1列、第5列 向量与32个矩阵的第ia = l，2,...，8)列向量的弦距离。根据结果(a)可W看出第一个矩阵 的第I列与32个矩阵的第I列的弦距离从O逐渐增加到I，并且与前16个矩阵的第一列的弦距 离最小。经过仿真分析，其余列有相同的特性。但是在图中的仿真结果中可W看出，运种距 离相近的特性随着矩阵编号的变化而变化，矩阵的编号相隔越远对应列弦距离越大。因此 将码本集合分组讨论是必要的操作。
[0058] 图4所示实施例表明了旋转DFT码本分组后的性能（W第一列为例）：
[0059] 根据图3的特性可W看出，前8个矩阵之间对应列距离很小的特性明显，依据分组 准则将32个矩阵划分成4组，临近的8个矩阵为一组(矩阵编号为1,2... 8)。图4(a)、（b)分别 表示第一组的8个矩阵的码本向量和第=组的8个矩阵的码本向量的距离特性。根据结果 (a)可W看出第一组的第一个矩阵的第1列与组内矩阵第1列向量的距离最小，并且小于 0.5。经过仿真分析，第二、=、四组都有相同的特性。因此在确定每组第一个矩阵中的最优 码本向量后在每组内的相同列之间寻找最优码本向量是可行的。
[0060] 图5所示实施例表明了